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Enregistrement W7071725235

Submarine Fan Systems: Proximal to Distal Reservoir Quality Controls

2021· dissertation· en· W7071725235 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDurham e-Theses (Durham University) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrainstoneOverprintingQuality (philosophy)Erosion
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Submarine fans and related turbidite systems are important components of continental margins; they contain a stratigraphic record of environmental changes, host large accumulations of oil and gas, and offer potential sites for carbon capture and storage (CCS). The influence of grain size and sediment flux to submarine fans has been recognised as a primary control on the heterogeneity of deep-water facies. Predicting fan depositional facies, changes in clay matrix content from proximal to distal settings, and evaluating the role played by clay coatings on detrital grains are important challenges in the characterizations of submarine fan systems. In this study, a multi-technique approach is applied, including detailed petrography, burial history modelling, SEM, SEM-CL, SEM-EDS mapping, and hydrothermal reactor experiments. Extensive subsurface datasets (well logs, cores, and thin sections) from 13 wells and 191 samples are used from the Paleocene-Eocene Forties Sandstone Member of the Sele Formation, Central North Sea, UK. These data are used to assess the role played by clays (detrital and authigenic), depositional facies, and burial diagenesis in reservoir quality evolution in proximal to distal fan depositional settings. The study reveals that amalgamated sandstones facies of proximal fan of the Forties Sandstone Member have the best reservoir quality due to coarser grain size, less detrital clay matrix, and low ductile grains content (< 5%), whereas the distal fan, mud-prone heterolithic sandstones have the poorest reservoir quality due to finer grain size, high clay matrix, and high ductile grains content (> 5 %). The optimum pore-filling clays volume, which have a deleterious effect on reservoir quality, range from 10-30 %. Furthermore, detrital smectite, which was both inherited and emplaced during sediment dewatering, was the main source of grain-coating chlorite, illite-smectite, and illite. The optimum clay-coating coverage to inhibit quartz cementation ranges from 40 to 50 % (based on the present-day burial depths of 2200 - 3200 m TVDSS) and clay volume of up to 8 %. Average quartz cement volume decreases from 3.62 % in proximal fan to 1.78 % in distal fan settings, presumably due to impact of grain-coating and pore-filling clays. Grain size has no impact on clay-coating coverage, which suggests that the finer-grained distal fan sandstones could have good clay-coating coverage to arrest quartz cementation during burial and chemical compaction depths > 2500 m. Blocky kaolinite and fibrous illite as low as 2 % have been found to have detrimental effect on the sandstones reservoir quality, whereas pore-filling chlorite has a threshold value ranging from 3 to 10 %. A complimentary experimental study using an autoclave-engineers hydrothermal reactor has been undertaken using sand-rich turbidite channel facies samples from the Bute Inlet, British Columbia, Canada. The results demonstrate that the presence of detrital clay is crucial for the formation of authigenic clays. Channelised sand facies with < 1 % detrital clay have poorly-developed coatings coverage (max 47 %) post-experiment. In comparison, lobe facies with 6 % initial detrital clay formed well-developed coatings coverage (max 77 %), with clay volume ranging from 19 to 27 % post-experiment. These results can be used as input parameters for the assessment of reservoir potentials in carbon sequestration and storage, and in hydrocarbon exploration and production.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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